論文の概要: Ontology-driven Reinforcement Learning for Personalized Student Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10332v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 21:11:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 18:39:42.556060
• Title: Ontology-driven Reinforcement Learning for Personalized Student Support
• Title（参考訳）: 個人化学生支援のためのオントロジー駆動型強化学習
• Authors: Ryan Hare, Ying Tang,
• Abstract要約: 本稿では,バーチャル教育システムに適用可能な,パーソナライズされた学生支援のための汎用フレームワークを提案する。 データ収集とマルチエージェント強化学習を組み合わせたセマンティックな組織に応用する。 その結果、学生にパーソナライズされた支援を提供するために、どんなバーチャル教育ソフトウェアにも適応できるモジュールシステムとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8972913066829966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the search for more effective education, there is a widespread effort to develop better approaches to personalize student education. Unassisted, educators often do not have time or resources to personally support every student in a given classroom. Motivated by this issue, and by recent advancements in artificial intelligence, this paper presents a general-purpose framework for personalized student support, applicable to any virtual educational system such as a serious game or an intelligent tutoring system. To fit any educational situation, we apply ontologies for their semantic organization, combining them with data collection considerations and multi-agent reinforcement learning. The result is a modular system that can be adapted to any virtual educational software to provide useful personalized assistance to students.
• Abstract（参考訳）: より効果的な教育を求めて、学生教育をパーソナライズするためのより良いアプローチを開発するために広く努力されている。 未支援の教育者は、特定の教室で生徒全員を個人的に支援する時間やリソースを持っていないことが多い。 この問題に触発され,近年の人工知能の進歩により,本研究では,真剣なゲームや知的学習システムなどの仮想教育システムに適用可能な,パーソナライズされた学生支援のための汎用フレームワークを提案する。 いずれの教育状況にも適合するため,本研究では,データ収集とマルチエージェント強化学習を組み合わせて,その意味体系にオントロジーを適用した。 その結果、学生にパーソナライズされた支援を提供するために、どんなバーチャル教育ソフトウェアにも適応できるモジュールシステムとなった。

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